قيمت هذه الدراسة الرصدية المقطعية ما إذا كان سمك الدهون تحت الجلد في منطقة البطن، المقاس عبر صور الأشعة المقطعية (CT) الموجودة مسبقاً، مرتبطاً بخطر الإصابة بانقطاع التنفس الانسدادي النومي بناءً على مقياس STOP-BANG. ولم يُلاحظ وجود ارتباط معنوي بين سمك الدهون المقاس بالأشعة المقطعية ودرجات مقياس STOP-BANG.
مقالة بحثية
سماكة الدهون تحت الجلد في البطن المقاسة بالتصوير المقطعي المحوسب وخطر الإصابة بانقطاع التنفس الانسدادي النومي: دراسة رصدية مقطعية
في هذه المقالة
ملخص
الملخص
بحثت هذه الدراسة فيما إذا كان سمك الدهون تحت الجلد السري (USFT)، الذي تم قياسه بشكل انتهازي من صور الأشعة المقطعية (CT) للبطن التي تم الحصول عليها لدواعي سريرية، مرتبطاً بمخاطر انقطاع التنفس الانسدادي النومي (OSA) في الفترة المحيطة بالجراحة، والتي تم تقييمها باستخدام استبيان STOP-BANG. في هذه الدراسة الرصدية المقطعية، أكمل 64 مشاركاً بالغاً استبيان STOP-BANG، وتم قياس USFT في صور الأشعة المقطعية الموجودة للبطن باستخدام بروتوكول موحد. تم تقييم الارتباطات بين USFT والمتغيرات المستمرة باستخدام ارتباط سبيرمان، بينما أجريت المقارنات بين فئات مخاطر STOP-BANG باستخدام اختبار كروسكال-واليس. واستُخدم الانحدار اللوجستي الاستكشافي لتقييم الارتباط بين USFT ومخاطر STOP-BANG العالية بعد التعديل وفقاً للعمر. لم يلاحظ وجود ارتباط معنوي بين USFT ودرجة STOP-BANG (ρ = 0.142, p = 0.264)، ولم يختلف USFT بشكل معنوي عبر فئات مخاطر STOP-BANG (p = 0.677). كان USFT أعلى بشكل معنوي بين المشاركين الذين أبلغوا عن الشخير (p = 0.026) وأظهر ارتباطات إيجابية مع مؤشر كتلة الجسم (BMI; ρ = 0.663, p < 0.001) ومحيط الرقبة (ρ = 0.544, p < 0.001). لم يرتبط USFT بشكل معنوي بمخاطر STOP-BANG العالية بعد التعديل وفقاً للعمر. وبشكل عام، لم يرتبط USFT المقاس بالأشعة المقطعية بمخاطر OSA بناءً على STOP-BANG في هذه الدراسة. هناك حاجة إلى دراسات أكبر تتضمن تشخيص OSA المؤكد بتخطيط النوم (PSG) وتحليلات متعددة المتغيرات ذات قوة إحصائية كافية لتحديد الدور المحتمل لمقاييس السمنة المستمدة من الأشعة المقطعية في تقييم مخاطر OSA في الفترة المحيطة بالجراحة.
المقدمة
يُعد انقطاع النفس الانسدادي النومى (OSA) اضطراباً تنفسياً مرتبطاً بالنوم، يتميز بانسداد متكرر في الممرات الهوائية العلوية أثناء النوم، مما يؤدي إلى نقص الأكسجة المتقطع، وفرط ثاني أكسيد الكربون في الدم، وتجزئة النوم1. ويرتبط انقطاع النفس الانسدادي النومى بمضاعفات قلبية وعائية وأيضية مشتركة، كما يشكل مصدر قلق رئيسي في الفترة المحيطة بالجراحة لأنه يزيد من خطر صعوبة التهوية بالقناع، وصعوبة التنبيب الرغامي، والمضاعفات التنفسية بعد الجراحة2,3. وعلى الرغم من أهميته السريرية، غالباً ما يظل انقطاع النفس الانسدادي النومى غير مُشخص لدى المرضى الخاضعين للجراحة، مما يجعل التصنيف العملي للمخاطر في الفترة المحيطة بالجراحة أمراً ضرورياً.
تعد السمنة مساهماً رئيسياً في خطر الإصابة بانقطاع التنفس الانسدادي النومي (OSA) من خلال آليات تشمل تغير ميكانيكا الممرات الهوائية العلوية، وانخفاض استجابة عضلات البلعوم، والتأثيرات الالتهابية الأيضية المرتبطة بخلل وظيفة الأنسجة الدهنية3,4. وبينما يمثل تخطيط النوم (PSG) المعيار التشخيصي الذهبي، فإن محدودية الوصول، وفترات الانتظار، وقيود الجدوى أثناء حالات الدخول الجراحي الحادة غالباً ما تفرض استخدام أدوات الفرز بدلاً من اختبارات النوم الموضوعية في تدفقات العمل الروتينية المحيطة بالجراحة1,5. ومن بين هذه الأدوات، يُستخدم استبيان STOP-BANG على نطاق واسع نظراً لبساطته وحساسيته العالية. ويتضمن المقياس ثمانية معايير—الشخير، والنعاس النهاري، وانقطاع التنفس الملحوظ، وارتفاع ضغط الدم، ومؤشر كتلة الجسم (BMI)، والعمر، ومحيط الرقبة، والجنس—لتصنيف المرضى إلى فئات خطر الإصابة بـ OSA6,7.
قد يؤثر سمك الدهون تحت الجلد السري (USFT)، باعتباره مؤشراً على السمنة البطنية، على شدة ومضاعفات انقطاع النفس الانسدادي النومي (OSA) من خلال زيادة تراكم الدهون في منطقة البطن3,8. وتعد التصوير المقطعي المحوسب (CT) طريقة مستخدمة على نطاق واسع لتقييم الأنسجة الدهنية البطنية، حيث توفر دقة عالية وقابلية للتكرار في قياس الدهون. وقد أشارت الدراسات السابقة إلى وجود ارتباطات قوية بين قياسات الدهون تحت الجلد والدهون الحشوية القائمة على التصوير المقطعي المحوسب والمعايير الأنثروبومترية9. ومع ذلك، لا يزال من غير الواضح ما إذا كان قياس سمك الدهون تحت الجلد السري الذي يتم إجراؤه بشكل عرضي عبر التصوير المقطعي المحوسب للبطن يوفر معلومات إضافية فيما يتعلق بتصنيف مخاطر انقطاع النفس الانسدادي النومي في الفترة المحيطة بالجراحة بناءً على مقياس STOP-BANG.
وبناءً على ذلك، هدفت هذه الدراسة إلى استكشاف ما إذا كانت سماكة الدهون تحت الجلد في المنطقة العلوية من البطن (USFT)، التي تم قياسها بشكل انتهازي من صور الأشعة المقطعية للبطن الحالية والمأخوذة لدواعي سريرية، مرتبطة بخطر الإصابة بانقطاع التنفس الانسدادي النومي (OSA) الذي تم تقييمه باستخدام استبيان STOP-BANG لدى المرضى الجراحيين البالغين. وتكمن جدة هذه الدراسة في استخدام صور الأشعة المقطعية للبطن المكتسبة بشكل روتيني لتقدير كمية USFT دون تعريض المرضى لإشعاع تصويري إضافي. وقد افترضنا أن زيادة قيمة USFT المقاسة بالأشعة المقطعية ستكون مرتبطة بارتفاع درجات STOP-BANG وزيادة خطر الإصابة بـ OSA.
البروتوكول
تمت الموافقة على هذه الدراسة الرصدية المقطعية من قبل لجنة الأخلاقيات في مستشفى أنقرة بيلكنت سيتي (تاريخ الموافقة: 9 أبريل 2025؛ رقم الموافقة: TABED-1-25-1200). وقد نُفذت جميع الإجراءات وفقاً للمعايير الأخلاقية للجنة البحث المؤسسية و/أو الوطنية وإعلان هلسنكي لعام 1964 وتعديلاته اللاحقة أو المعايير الأخلاقية المماثلة. كما تم الحصول على موافقة مستنيرة من جميع المشاركين الأفراد المشمولين في الدراسة. ولم يتم تسجيل أي مشارك، أو إجراء إجراءات الموافقة المستنيرة، أو تقييمات STOP-BANG، أو أي جمع لبيانات خاصة بالدراسة قبل الحصول على الموافقة الرسمية من لجنة الأخلاقيات.
تصميم الدراسة والمشاركون
أُجريت هذه الدراسة في الفترة ما بين 10 أبريل 2025 و30 يونيو 2025. وكان المرضى البالغون (≥18 عاماً) الذين خضعوا للتصوير المقطعي المحوسب للبطن لدواعي سريرية في قسم الجراحة العامة مؤهلين للإدراج في الدراسة. وشملت الدواعي السريرية للتصوير المقطعي المحوسب آلام البطن، والاشتباه في وجود أورام خبيثة، والصدمات. تم الحصول على درجات مقياس STOP-BANG في اليوم نفسه الذي أُجري فيه فحص التصوير المقطعي المحوسب، لضمان أن كلا التقييمين يعكسان الفترة السريرية نفسها. ولم يتم إجراء أي تصوير مقطعي محوسب إضافي خصيصاً لهذه الدراسة. أما معايير الاستبعاد فكانت السن <١٨ عاماً، أو الحمل، أو رفض المشاركة، أو عدم توفر صور أشعة مقطعية مناسبة للبطن، أو الخضوع لعملية جراحية سابقة في البطن من شأنها أن تتدخل في دقة قياسات الدهون، أو عدم اكتمال البيانات السريرية. لم يتم إجراء أي تصوير إضافي أو إجراءات تشخيصية لأغراض الدراسة؛ حيث تم الحصول على جميع فحوصات الأشعة المقطعية كجزء من الرعاية السريرية الروتينية. وتتلخص عملية فحص واختيار المشاركين في الشكل 1.
الشكل 1. مخطط تدفق المرضى. يوضح المخطط الانسيابي عملية اختيار الدراسة، بما في ذلك عدد المرضى الذين تم فحصهم، وأسباب الاستبعاد، والعدد النهائي للمشاركين المدرجين في التحليل، وتوزيعهم عبر فئات مخاطر STOP-BANG. شملت مجموعات المخاطر النهائية المشاركين ذوي المخاطر المنخفضة (n = 20)، والمخاطر المتوسطة (n = 24)، والمخاطر العالية (n = 20). وبما أن هذا مخطط وصفي لتدفق المرضى وليس شكلاً للبيانات الإحصائية، فإن أشرطة الخطأ واختبارات الدلالة الإحصائية غير قابلة للتطبيق. الاختصارات: USFT، سمك الدهون تحت الجلد السري؛ n، عدد المشاركين. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.
البيانات السريرية والقياسات الأنثروبومترية
تم تسجيل البيانات الديموغرافية والأنثروبومترية، بما في ذلك العمر، والجنس، والطول، والوزن، ومؤشر كتلة الجسم، ومحيط الرقبة. وقيس محيط الرقبة باستخدام شريط قياس مرن وغير قابل للتمدد بينما كان المشارك في وضعية قائمة والرأس في وضعية محايدة. أُخذ القياس عند مستوى البروز الحنجري (الغضروف الدرقي)، وسُجلت القياسات لأقرب 0.1 سم. أُجري القياس ثلاث مرات، واستُخدم متوسط القيمة في التحليل. وكان محيط الرقبة البالغ >اعتُبر القياس الذي يبلغ 40 سم إيجابياً وفقاً لمعيار STOP-BANG. وقد جُمعت بيانات حالة ارتفاع ضغط الدم واستجابات استبيان STOP-BANG في وقت التسجيل. وحُسبت درجة STOP-BANG بناءً على ثمانية مكونات: الشخير، والتعب النهاري، وانقطاع التنفس المشهود، وارتفاع ضغط الدم، ومؤشر كتلة الجسم (BMI) > 35 كجم/م2، العمر > ٥٠ عاماً، محيط الرقبة >٤٠ سم، وجنس ذكر6,7.
قياس USFT القائم على التصوير المقطعي المحوسب
أُجريت جميع فحوصات التصوير المقطعي المحوسب (CT) باستخدام ماسح CT متعدد الكواشف بـ 128 شريحة. وكانت معايير التصوير كما يلي: جهد الأنبوب 120 kV؛ تعديل تيار الأنبوب التلقائي 200–420 mA؛ زمن الدوران 0.6 s؛ الخطوة (pitch) 1.375؛ تغطية الكاشف 40.0 mm؛ سمك شريحة الاستحواذ 3.75 mm؛ سمك شريحة إعادة البناء 1.25 mm باستخدام نواة إعادة بناء قياسية للأنسجة الرخوة؛ وطول الطاولة 2000 mm. أُجريت القياسات إما على صور بدون صبغة أو صور معززة بالصبغة، حيث تكون حدود الأنسجة الدهنية تحت الجلد مميزة بوضوح بغض النظر عن إعطاء الصبغة. وأُجريت تقييمات الصور باستخدام برنامج ProHIMS PACS Viewer (الإصدار 2024.5.0) مع إعدادات نافذة الأنسجة الرخوة القياسية للبطن (عرض النافذة 400 HU؛ ومستوى النافذة 40 HU). وللحد من التباين بين الفاحصين، أُجريت جميع تقييمات الصور بواسطة طبيب أشعة واحد يتمتع بخبرة تزيد عن 10 سنوات في تفسير صور CT للبطن. وقد تم الحصول على القياسات من صور CT الموجودة مسبقاً دون تعريض المرضى لإشعاع إضافي.
تم قياس سمك النسيج تحت الجلد في منطقة السرة (USFT) عبر مقاطع تصوير مقطعي محوسب (CT) محورية عند مستوى السرة. وقد تم تحديد مستوى السرة بدقة من خلال تحديد المعلم التشريحي لندبة السرة على الجدار البطني الأمامي. أُجريت القياسات وفقاً لبروتوكول موحد عن طريق حساب المسافة بين سطح الجلد والغمد المستقيمي الأمامي (لفافة العضلة). وكما هو موضح في البروتوكول السابق، تم إجراء القياسات على ثلاث مقاطع محورية متتالية عند هذا المستوى، ثم تم حساب متوسط القيم للتحليل النهائي.
تم تعمية طبيب الأشعة القائم بالتقييم عن درجات STOP-BANG والنتائج السريرية للمشاركين أثناء تحليل الصور. ولتقييم الموثوقية داخل المراقب الواحد، قام طبيب الأشعة نفسه (وهو معمي) بإعادة تحليل مجموعة فرعية عشوائية مكونة من 20 صورة أشعة مقطعية. تم تقييم الموثوقية باستخدام معامل الارتباط داخل الفئة (ICC). وكانت موثوقية القياس داخل المراقب الواحد جيدة، حيث بلغ معامل ICC 0.79. ويظهر مثال تمثيلي لتقنية القياس في الشكل 2.
الشكل 2. قياس نموذجي لسماكة الدهون تحت الجلد السُرّية في صورة تصوير مقطعي محوسب للبطن. تُظهر صورة مقطعية عرضية نموذجية بالتصوير المقطعي المحوسب (CT) عند مستوى السرة قياس سماكة الدهون تحت الجلد السُرّية (USFT). يشير المقياس الرأسي إلى المسافة العمودية بين سطح الجلد الأمامي والغمد المستقيمي الأمامي (لفافة العضلة). تمثل الصورة مقطعاً عرضياً واحداً لأحد المشاركين وتوضح تقنية القياس فقط. ولتحليل الدراسة، تم قياس USFT في ثلاث مقاطع عرضية متتالية عند مستوى السرة، واستُخدم متوسط القياسات الثلاثة كقيمة نهائية لـ USFT. R: اليمين؛ L: اليسار؛ CT: التصوير المقطعي المحوسب؛ USFT: سماكة الدهون تحت الجلد السُرّية. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.
النتائج وتصنيف مخاطر STOP-BANG
كانت النتيجة الأولية هي الارتباط بين USFT ودرجة STOP-BANG. تم تحليل درجات STOP-BANG كمتغير مستمر وكجموعات مخاطر فئوية: مخاطر منخفضة (0–2)، ومخاطر متوسطة (3–4)، ومخاطر عالية (≥5)7. وقد تم اختيار الحد الفاصل ≥5 لتصنيف المخاطر العالية لأنه يوفر نوعية أعلى ويرتبط بشكل أقوى بحالات انقطاع التنفس الانسدادي النومي (OSA) المتوسطة إلى الشديدة، وهو أمر ذو صلة وثيقة خاصة في الفترة المحيطة بالجراحة.
اعتبارات حجم العينة
تم تحديد حجم عينة الدراسة (n = 64) بناءً على الجدوى خلال فترة الدراسة. ونظرًا لمحدودية البيانات السابقة حول العلاقة بين USFT المستمد من التصوير المقطعي المحوسب (CT) ومقياس STOP-BANG، فقد صُممت الدراسة كتحليل استكشافي لتوليد الفرضيات بدلاً من كونها دراسة تأكيدية تمتلك القوة الإحصائية للكشف عن أحجام التأثير الصغيرة. وبناءً على ذلك، تم تفسير النتائج مع التركيز على تقديرات التأثير والأهمية السريرية بدلاً من الاعتماد على الدلالة الإحصائية وحدها.
التحليل الإحصائي
أُجريت التحليلات الإحصائية باستخدام لغة Python (الإصدار 3.10.12)، مع مكتبات pandas (الإصدار 1.5.3)، وSciPy (الإصدار 1.10.1)، وstatsmodels (الإصدار 0.14.0). واستُخدمت مكتبتا Matplotlib (الإصدار 3.7.1) وseaborn (الإصدار 0.12.2) لتمثيل البيانات بصرياً. تم تقييم طبيعية توزيع المتغيرات المستمرة باستخدام اختبار Shapiro–Wilk. عُرضت المتغيرات ذات التوزيع الطبيعي في صورة المتوسط ± الانحراف المعياري، بينما عُبر عن المتغيرات ذات التوزيع غير الطبيعي في صورة الوسيط (الحد الأدنى–الحد الأقصى، المدى الربيعي [IQR]).
تم تقييم مقارنات المجموعات عبر فئات مخاطر STOP-BANG الثلاث باستخدام اختبار Kruskal–Wallis. كما تم تقييم الارتباط بين USFT والمكونات الفردية لاستبيان STOP-BANG بشكل أكبر: حيث طُبق اختبار Mann–Whitney U على المتغيرات الفئوية الثنائية، واستُخدم ارتباط Spearman للمتغيرات المستمرة.
استُخدمت نماذج الانحدار اللوجستي لتقييم الارتباط بين USFT وارتفاع مخاطر الإصابة بانقطاع التنفس الانسدادي النومي (OSA) بناءً على مقياس STOP-BANG. كان المتغير التابع في جميع النماذج هو مخاطر STOP-BANG العالية الثنائية، والتي عُرِّفت بدقة بأنها درجة ≥5. ونظراً للعدد المحدود من الحالات المؤكدة عالية المخاطر (n = 20)، تم تجنب الانحدار اللوجستي متعدد المتغيرات التقليدي الذي يتضمن متغيرات مصاحبة متعددة لتقليل فرط التخصيص (overfitting). وبدلاً من ذلك، تضمن نموذج انحدار لوجستي معياري أدنى متغيرين مستقلين فقط بشكل صريح، وهما: USFT والعمر. علاوة على ذلك، تم إجراء انحدار لوجستي معاقب بـ L2 (Ridge) باستخدام نفس المتغيرات التابعة والمستقلة. وبالنسبة للنموذج المعاقب، تم ضبط معامل التنظيم (alpha) على 1.0 لتطبيق عقوبة معيارية، مما يعمل على تقليص المعاملات لمنع التباين الشديد. كما تم حساب نسب الأرجحية (ORs) مع فواصل ثقة (CIs) بنسبة 95%. واعتُبرت القيمة الاحتمالية p-value <0.05 ذات دلالة إحصائية لجميع التحليلات.
النتائج
تصميم الدراسة والمشاركون
خلال فترة الدراسة، تم فحص ما مجموعه 115 مريضاً يعانون من مؤشرات سريرية ذات صلة، بما في ذلك آلام البطن، أو الاشتباه في وجود ورم خبيث، أو الصدمات، لتقييم أهليتهم. تم استبعاد ثلاث مريضات بسبب الحمل ولم يخضعن للتصوير المقطعي المحوسب. ومن بين المرضى المتبقين، تم استبعاد 24 مريضاً لعدم توفر صورة مقطعية محوسبة مناسبة سريرياً للبطن. كما تم استبعاد 24 مريضاً إضافياً بسبب رفض المشاركة أو عدم إكمال استبيان STOP-BANG (العدد = 10)، أو خضوعهم لجراحة سابقة في البطن (العدد = 8)، أو عدم اكتمال البيانات السريرية (العدد = 6). وبناءً على ذلك، تم إدراج 64 مريضاً في التحليل النهائي (الشكل 1).
شمل التحليل ما مجموعه 64 مشاركاً، ضمت 32 امرأة (50.0%) و32 رجلاً (50.0%). وكان متوسط العمر 60 عاماً (المدى، 22-85 عاماً). وبلغ متوسط محيط الرقبة 38.44 ± 2.68 cm، وبلغ وسيط مؤشر كتلة الجسم (BMI) 25.4 kg/m2 (المدى، 14.9-51.4 kg/m2). كما بلغ وسيط درجة مقياس STOP-BANG 4 (المدى، 0-7)، وبلغ وسيط سمك اللسان فوق المزمار (USFT) 25.07 mm (المدى، 11.85-53.28 mm). وتلخص الجدول 1 الخصائص الديموغرافية والأنثروبومترية والسريرية الأساسية.
| المتغير | N = 64 |
| العمر (years)، الوسيط (الحد الأدنى–الحد الأقصى؛ IQR) | 60.0 (22–85; 18.0) |
| الطول (cm)، المتوسط ± SD | 166.11 ± 8.3 |
| الوزن (kg)، الوسيط (الحد الأدنى–الحد الأقصى؛ IQR) | 70.0 (38–145; 21.25) |
| مؤشر كتلة الجسم (kg/m²)، الوسيط (الحد الأدنى–الحد الأقصى؛ IQR) | 25.4 (14.9–51.4; 6.95) |
| محيط الرقبة (cm)، المتوسط ± SD | 38.44 ± 2.68 |
| درجة STOP-BANG (0–8)، الوسيط (الحد الأدنى–الحد الأقصى؛ IQR) | 4.0 (0–7; 3) |
| USFT (mm)، الوسيط (الحد الأدنى–الحد الأقصى؛ IQR) | 25.07 (11.85–53.28; 12.22) |
| الجنس، n (%) | |
| ذكر | 32 (50.0) |
| أنثى | 32 (50.0) |
| فرط ضغط الدم، n (%) | |
| نعم | 28 (43.8) |
| لا | 36 (56.3) |
| الشخير، n (%) | |
| نعم | 51 (79.7) |
| لا | 13 (20.3) |
| التعب، n (%) | |
| نعم | 41 (64.1) |
| لا | 23 (35.9) |
| انقطاع النفس الملحوظ، n (%) | |
| نعم | 1 (1.6) |
| لا | 63 (98.4) |
الجدول 1: الخصائص الديموغرافية والسريرية للمشاركين في الدراسة. يتم عرض الخصائص الديموغرافية والقياسات الأنثروبومترية والسريرية لـ 64 مشاركاً شملهم التحليل النهائي. تم تسجيل المتغيرات المستمرة كمتوسط ± انحراف معياري (SD) أو وسيط (الحد الأدنى–الحد الأقصى؛ المدى الربيعي [IQR])، حسبما هو مناسب، وتم تسجيل المتغيرات الفئوية كعدد (نسبة مئوية). BMI، مؤشر كتلة الجسم؛ USFT، سمك الدهون تحت الجلد في منطقة السرة؛ SD، الانحراف المعياري؛ IQR، المدى الربيعي؛ min، الحد الأدنى؛ max، الحد الأقصى؛ n، عدد المشاركين.
يعرض الجدول 1 الخصائص الديموغرافية والأنثروبومترية والسريرية الأساسية لمجموعة الدراسة (n = 64). وتشمل المتغيرات الفئوية الجنس والاستجابات السريرية الثنائية (نعم/لا) لارتفاع ضغط الدم، والشخير، والتعب النهاري، وانقطاع النفس الملاحظ. أما المتغيرات المستمرة ذات التوزيع الطبيعي (الطول ومحيط الرقبة) فقد عُرضت كمتوسط ± انحراف معياري (SD). بينما عُرضت المتغيرات المستمرة غير ذات التوزيع الطبيعي (العمر، والوزن، ومؤشر كتلة الجسم BMI، ودرجة STOP-BANG، واختبار USFT) كوسط حسابي (الحد الأدنى–الحد الأقصى؛ المدى الربيعي IQR). وعُرضت المتغيرات الفئوية في شكل n (%). ونظرًا لأن الجدول 1 يعرض الإحصاءات الوصفية الأساسية، فلم تُجرَ اختبارات إحصائية مقارنة، وبالتالي فإن قيم p غير قابلة للتطبيق.
البيانات السريرية والأنثروبومترية
لم يُلاحظ وجود ارتباط ذو دلالة إحصائية بين درجة STOP-BANG واختبار USFT (معامل Spearman’s ρ = 0.142, p = 0.264). وبالمثل، لم يختلف USFT بشكل ملحوظ عبر فئات STOP-BANG ذات المخاطر المنخفضة والمتوسطة والعالية (Kruskal–Wallis H = 0.781, p = 0.677). شملت فئات المخاطر المعتمدة النهائية 20 مشاركاً (31.3%) من ذوي المخاطر المنخفضة، و24 (37.5%) من ذوي المخاطر المتوسطة، و20 (31.3%) من ذوي المخاطر العالية (الشكل 1 والجدول 2).
| متغير | العدد (%) | التحليل | الوسيط (المدى الربيعي) | إحصائية الاختبار | القيمة الاحتمالية (p-value) | حجم التأثير |
| مقياس STOP-BANG | 64 (100) | ارتباط سبيرمان | 4.0 (2.0–5.0) | ρ = 0.142 | 0.264 | — |
| فئة مخاطر STOP-BANG | 64 (100) | اختبار كروسكال-واليس | — | H = 0.781 | 0.677 | — |
| مخاطر منخفضة (0-2) | 20 (31.3) | — | 23.7 (19.6–32.4) | — | — | — |
| مستوى خطر متوسط (3-4) | 24 (37.5) | — | 26.6 (20.4–34.8) | — | — | — |
| خطر مرتفع (≥5) | 20 (31.3) | — | 25.3 (22.4–30.2) | — | — | — |
| الشخير | 64 (100) | اختبار مان-ويتني يو (Mann–Whitney U test) | — | U = 198.0 | 0.026 | 0.278 |
| لا | 13 (20.3) | — | 20.0 (16.3–27.5) | — | — | — |
| نعم | 51 (79.7) | — | 25.3 (21.2–36.1) | — | — | — |
| التعب | 64 (100) | اختبار مان-ويتني يو (Mann–Whitney U test) | — | U = 471.0 | 1 | 0.001 |
| لا | 23 (35.9) | — | 24.1 (20.0–32.6) | — | — | — |
| نعم | 41 (64.1) | — | 25.3 (20.9–31.3) | — | — | — |
| فرط ضغط الدم | 64 (100) | اختبار مان-ويتني يو (Mann–Whitney U test) | — | U = 497.0 | 0.93 | 0.012 |
| لا | 36 (56.3) | — | 24.9 (19.9–32.6) | — | — | — |
| نعم | 28 (43.8) | — | 25.1 (21.1–30.4) | — | — | — |
| الجنس | 64 (100) | اختبار مان-ويتني يو (Mann–Whitney U test) | — | U = 546.0 | 0.653 | 0.057 |
| أنثى | 32 (50.0) | — | 25.1 (20.2–33.1) | — | — | — |
| ذكر | 32 (50.0) | — | 24.9 (20.6–29.9) | — | — | — |
| العمر (سنة) | 64 (100) | ارتباط سبيرمان | 60.0 (52.0–70.0) | ρ = −0.067 | 0.6 | — |
| مؤشر كتلة الجسم (كجم/م2)²) | 64 (100) | ارتباط سبيرمان | 25.4 (22.5–29.5) | ρ = 0.663 | <0.001 | — |
| محيط الرقبة (سم) | 64 (100) | ارتباط سبيرمان | 39.0 (36.8–40.0) | ρ = 0.544 | <0.001 | — |
الجدول 2: التحليل الإحصائي للارتباطات بين سمك الدهون تحت الجلد السري ومقياس STOP-BANG ومكوناته. تم تقييم الارتباطات بين USFT والمتغيرات المستمرة باستخدام معامل ارتباط سبيرمان (Spearman rank correlation). كما تم تقييم الاختلافات في USFT بين المجموعات الثنائية باستخدام اختبار Mann–Whitney U، وتقييم الاختلافات عبر فئات مخاطر STOP-BANG الثلاث باستخدام اختبار Kruskal–Wallis. بالنسبة للمقارنات الفئوية، تمثل القيم في عمود Median (IQR) سمك USFT بالملليمترات؛ أما بالنسبة لتحليلات المتغيرات المستمرة، فتمثل القيم المتغير المقابل. تم تحديد الدلالة الإحصائية عند p < 0.05. BMI، مؤشر كتلة الجسم؛ IQR، المدى الربيعي؛ USFT، سمك الدهون تحت الجلد السري؛ U، إحصائية Mann–Whitney U؛ H، إحصائية اختبار Kruskal–Wallis؛ ρ، معامل ارتباط سبيرمان؛ n، عدد المشاركين.
كان USFT أعلى بشكل ملحوظ لدى المشاركين الذين أبلغوا عن الشخير مقارنة بأولئك الذين لم يبلغوا عنه (U = 198.0, p = 0.026). وفي المقابل، لم تُلاحظ أي ارتباطات ذات دلالة إحصائية بين USFT والتعب النهاري (U = 471.0, p = 1.000)، أو ارتفاع ضغط الدم (U = 497.0, p = 0.930)، أو الجنس (U = 546.0, p = 0.653)، أو العمر (ρ = −0.067, p = 0.600). كما لُوحظت ارتباطات إيجابية بين USFT ومؤشر كتلة الجسم BMI (ρ = 0.663, p < 0.001) وبين USFT ومحيط الرقبة (ρ = 0.544, p < 0.001). والارتباطات بين USFT ومقياس STOP-BANG ومكوناته ملخصة في الجدول 2.
يعرض الجدول 2 التقييم الإحصائي للعلاقات بين USFT والمتغيرات الديموغرافية والأنثروبومترية والسريرية، بما في ذلك إجمالي درجة STOP-BANG. بلغ حجم العينة الإجمالي n = 64. شملت التحليلات الفئوية فئات مخاطر STOP-BANG (مخاطر منخفضة، 0–2؛ مخاطر متوسطة، 3–4؛ مخاطر عالية، ≥5)، والمتغيرات السريرية الثنائية (نعم/لا للشخير، والتعب النهاري، وفرط ضغط الدم)، والجنس (أنثى/ذكر). تم استبعاد انقطاع النفس الملحوظ من التحليل المقارن بسبب عدم التوازن الشديد بين المجموعات (n = 1 لـ "نعم"). يتم عرض تشتت البيانات للمتغيرات المستمرة غير الموزعة طبيعياً كـ median (IQR). استُخدم ارتباط رتب سبيرمان للمتغيرات المستمرة (العمر، وBMI، ومحيط الرقبة، ودرجة STOP-BANG)، واستُخدم اختبار Kruskal–Wallis للمقارنة عبر فئات مخاطر STOP-BANG الثلاث، واستُخدم اختبار Mann–Whitney U للمتغيرات الفئوية الثنائية. تم تسجيل أحجام التأثير حيثما كان ذلك مناسباً. حُددت الدلالة الإحصائية عند p < 0.05.
النتائج وتصنيف مخاطر STOP-BANG
تم تصنيف عشرين مشاركاً (31.3%) على أنهم معرضون لخطر عالٍ للإصابة بانقطاع النفس الانسدادي النومي (OSA) بناءً على درجة STOP-BANG ≥5. ويتوافق هذا التصنيف عالي المخاطر مع التوزيع النهائي لمجموعة المخاطر الموضح في الشكل 1 والجدول 2.
التحليل الإحصائي
نظراً لمحدودية عدد الحالات عالية الخطورة، اقتصرت التحليلات المتغيرة الاستكشافية على نماذج الانحدار اللوجستي الدنيا المعدلة حسب العمر والنماذج المعاقبة بـ L2. وفي نموذج الانحدار اللوجستي الأدنى المعدل حسب العمر، لم يرتبط USFT بخطر الإصابة بـ OSA المرتفع بناءً على مقياس STOP-BANG (OR = 1.00, 95% CI, 0.95–1.06; p = 0.936). كما أعطى نموذج الانحدار اللوجستي المعاقب بـ L2 نتيجة متوافقة (OR = 0.98, 95% CI, 0.93–1.04; p = 0.472). ومن بين المشاركين البالغ عددهم 64 مشاركاً، خضع 20 (31.3%) لجراحة الفتق البطني.
بشكل عام، لم يرتبط سمك لسان المزمار بالموجات فوق الصوتية (USFT) بشكل ملحوظ بدرجة STOP-BANG أو فئات مخاطر STOP-BANG. وكان USFT أعلى بشكل ملحوظ بين المشاركين الذين أبلغوا عن الشخير، وارتبط إيجابياً بمؤشر كتلة الجسم (BMI) ومحيط الرقبة؛ ومع ذلك، لم يرتبط بارتفاع مخاطر انقطاع التنفس الانسدادي النومي (OSA) بناءً على STOP-BANG بعد التعديل وفقاً للعمر في تحليل الانحدار الاستكشافي. ولا تدعم هذه النتائج فرضية الدراسة القائلة بأن زيادة USFT المقاسة بالتصوير المقطعي المحوسب (CT) ستكون مرتبطة بدرجات STOP-BANG أعلى وزيادة في مخاطر OSA بناءً على STOP-BANG.
توافر البيانات:
يتم توفير مجموعة البيانات المجهولة للمشاركين والمستخدمة في التحليلات النهائية مع هذا المقال كملف بيانات تكميلي 1. كما تم إيداع مجموعة بيانات الدراسة وكود التحليل في Zenodo (DOI: 10.5281/zenodo.21969483)؛ علماً بأن الوصول إلى الملفات المودعة مقيد حالياً. تمثل مجموعة البيانات التكميلية المرفقة بهذا المقال مجموعة البيانات النهائية الموثقة للمشاركين والتي استُخدمت في التحليلات المذكورة.
ملف البيانات التكميلي 1. مجموعة بيانات المشاركين المجهولة المستخدمة في تحليلات الدراسة. يحتوي الملف على بيانات 64 مشاركاً تم تضمينهم في التحليل النهائي. وتشمل المتغيرات العمر، والجنس، والطول، والوزن، ومؤشر كتلة الجسم (BMI)، وحالة ارتفاع ضغط الدم، والشخير، والتعب، وانقطاع النفس الملحوظ، ومحيط الرقبة، ومعيار محيط الرقبة الثنائي في مقياس STOP-BANG (>40 cm)، ودرجة STOP-BANG، وسماكة الدهون تحت الجلد في منطقة السرة (USFT). تم ترميز المتغيرات الثنائية كما هو موضح في رؤوس الأعمدة. ولا تحتوي مجموعة البيانات على أي قيم مفقودة للمتغيرات المدرجة في هذا الملف. يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.
المناقشة
في هذه الدراسة الرصدية المستعرضة، لم يُلاحظ وجود ارتباط ذي دلالة إحصائية بين سمك الدهون تحت الجلد (USFT) المقاس بالتصوير المقطعي المحوسب (CT) ومقياس STOP-BANG أو فئات خطر الإصابة بانقطاع التنفس الانسدادي النومي (OSA) بناءً على STOP-BANG. وقد استمر هذا الغياب في الارتباط حتى بعد التعديل وفقاً للعمر، مما يشير إلى أن USFT بمفرده قد لا يعكس بدقة خطر الإصابة بـ OSA في هذه الفئة من مجتمع الدراسة. ومع ذلك، ارتبط USFT بشكل ملحوظ بمؤشر كتلة الجسم (BMI) ومحيط الرقبة، مما يدعم علاقته بالسمنة العامة وسمنة الجزء العلوي من الجسم. كما قد يشير الارتباط بالشخير إلى وجود علاقة بين السمنة تحت الجلد والمكونات الفردية لخطر الإصابة بـ OSA، رغم وجوب تفسير هذه النتيجة بحذر. وتتوافق هذه النتائج مع الطبيعة متعددة العوامل لمرض OSA، حيث تساهم العوامل التشريحية والأيضية والديموغرافية في خطر الإصابة بالمرض بدلاً من الاعتماد على مقياس واحد للسمنة. وقد قيمت هذه الدراسة الارتباط بين مقياسين غير مباشرين: سمك الدهون تحت الجلد المستند إلى CT، ومقياس خطر الإصابة بـ OSA المستند إلى استبيان وهو STOP-BANG. وبناءً على ذلك، ينبغي تفسير النتائج على أنها تعكس تداخلاً بين بنى القياس بدلاً من كونها تنبؤاً حقيقياً بالمرض.
لم يتم إجراء تخطيط النوم polysomnography (PSG) في هذه الدراسة، وتم تقييم انقطاع التنفس الانسدادي النومي (OSA) باستخدام استبيان STOP-BANG. وعلى الرغم من أن STOP-BANG يعد أداة مسح مستخدمة على نطاق واسع ويمكن أن يعمل كتقييم فرزي عند محدودية الوصول إلى PSG، إلا أنه لا ينبغي أن يحل محل اختبارات النوم الموضوعية. فقد تؤدي خصوصيته المحدودة إلى تصنيف خاطئ وإضعاف العلاقة الملحوظة بين سمك الدهون تحت الجلد المقاس بالموجات فوق الصوتية (USFT) وحالات OSA المشخصة موضوعياً1,5,10. وبناءً على ذلك، يجب تفسير النتائج الحالية على أنها تقييم للارتباط المقطعي بين USFT ودرجة STOP-BANG بدلاً من كونها دليلاً على الارتباط بـ OSA المشخص موضوعياً. في الدراسة الحالية، أظهر USFT ارتباطات إيجابية قوية مع مؤشر كتلة الجسم (BMI) ومحيط الرقبة، مما يشير إلى أنه قد يعكس بشكل أساسي الخصائص العامة المرتبطة بالسمنة بدلاً من وجود ارتباط مستقل بمخاطر OSA. وقد أفادت أبحاث سابقة بشكل مماثل بوجود ارتباطات بين سمك الدهون تحت الجلد المقاس بالموجات فوق الصوتية في مناطق الرقبة والصدر والبطن والمتغيرات الأنثروبومترية، بينما ارتبط سمك الأنسجة الدهنية تحت الجلد في البطن المقاس على بعد 2 cm فوق السرة وسمك الأنسجة الدهنية تحت الجلد المقاس فوق المسافة الوربية الثانية بمخاطر مرتبطة بـ OSA في مجموعات سكانية مختارة8.
ومع ذلك، فإن العلاقة بين الأنسجة الدهنية الحشوية وتحت الجلد وخطر الإصابة بانقطاع التنفس الانسدادي النومي (OSA) ليست متكافئة بالضرورة. فقد أظهرت الأبحاث السابقة أن السمنة الحشوية قد تكون أكثر ارتباطاً بخطر الإصابة بـ OSA وشدته، بينما قد يكون للسمنة تحت الجلد دور أكثر محدودية11,12. وتُشير الأدلة السابقة إلى أن الأفراد الأكثر عرضة لخطر الإصابة بـ OSA قد يظهرون سمنة حشوية أكبر. لذا، فإن عدم وجود ارتباط معنوي في دراستنا بين سمك الدهون تحت الجلد المقاس بالموجات فوق الصوتية (USFT) ومقياس STOP-BANG قد يعكس حقيقة أنه تم تقييم سمك الدهون تحت الجلد فقط، بينما لم يتم تقييم السمنة الحشوية وتوزيع الدهون في المناطق التشريحية الأخرى. يُعد مؤشر كتلة الجسم (BMI) ومحيط الرقبة من المعايير الأنثروبومترية المعتمدة المرتبطة بخطر الإصابة بـ OSA، كما أفادت التقارير بأن محيط الرقبة يرتبط أيضاً بشدة الإصابة بـ OSA13,14. وفي دراستنا، تشير الارتباطات القوية بين USFT وBMI ومحيط الرقبة إلى وجود تباين مشترك وتعدد خطي محتمل بين مقاييس السمنة، مما قد يكون قد حدّ من قدرة USFT على تقديم معلومات إضافية تتجاوز مكونات مقياس STOP-BANG المعتمدة. كما ارتبط USFT بشكل معنوي بالشخير في دراستنا. ومع ذلك، يجب تفسير هذه النتيجة بحذر، حيث يتأثر الشخير بعوامل متعددة، بما في ذلك تشريح المجرى التنفسي العلوي، وتوتر عضلات البلعوم، والمقاومة الأنفية، والاستعداد الوراثي. علاوة على ذلك، تم الإبلاغ عن الشخير ذاتياً، مما قد يكون قد أدى إلى تحيز في التقارير، كما أن صغر حجم العينة نسبياً قد يكون قد حدّ من القوة الإحصائية لتحديد مدى قوة هذا الارتباط.
يُعد الجنس الذكري عامل خطر معروفًا للإصابة بانقطاع التنفس النومى الانسدادي (OSA)1,3. ويُعزى ذلك إلى حد كبير إلى الاختلافات الهرمونية بين الرجال والنساء، والتي تؤثر أيضًا على أنماط توزيع الدهون. ففي الرجال، تميل الأنسجة الدهنية إلى التراكم بشكل أساسي في المناطق الحشوية، بينما تظهر النساء نسبة أكبر من ترسب الدهون تحت الجلد3,4. وتماشيًا مع هذه الاختلافات الفسيولوجية، أشارت دراسات سابقة إلى أن شدة OSA تكون أعلى لدى الرجال مقارنة بالنساء اللواتي لديهن مؤشر كتلة جسم (BMI) ومحيط خصر مماثلين1,3. ومع ذلك، في دراستنا، لم يختلف سمك الدهون تحت الجلد المقاس بالموجات فوق الصوتية (USFT) بشكل ملحوظ بناءً على الجنس. ونفترض أن هذه النتيجة قد تكون مفسرة بعدة عوامل، بما في ذلك صغر حجم العينة، وحقيقة أنه تم قياس سمك الدهون تحت الجلد فقط، وغياب تقييم الدهون الحشوية، التي قد تلعب دورًا أكثر أهمية في الاختلافات المرتبطة بالجنس في شدة OSA. كما يُعرف OSA بأنه اضطراب نوم مرتبط بالعمر1,3. علاوة على ذلك، تم الإبلاغ عن زيادة إيجابية ملحوظة في حجم الدهون المجاورة للبلعوم مع تقدم العمر لدى الأفراد الذين يعانون من ارتفاع مؤشر كتلة الجسم (BMI)15. ورغم هذه النتائج، فإن عدم وجود ارتباط ذو دلالة إحصائية بين USFT والعمر في دراستنا قد يكون مرتبطًا بتركيز القياس حصريًا على الدهون تحت الجلد عند مستوى السرة وبصغر حجم العينة.
قد يعكس غياب الارتباط ذو الدلالة الإحصائية بين سمك الدهون تحت الجلد في منطقة السرة (USFT) وارتفاع ضغط الدم في عينتنا الطبيعة المعقدة للعلاقة بين السمنة وارتفاع ضغط الدم الموصوفة في الدراسات السابقة. وتدعم الأدلة الوبائية بقوة اعتبار السمنة عامل خطر رئيسي للإصابة بارتفاع ضغط الدم؛ ومع ذلك، تتأثر هذه العلاقة بعوامل متعددة متداخلة، بما في ذلك الجنس، والخصائص الديموغرافية، والخلفية الوراثية، والآليات العصبية الهرمونية، والعوامل البيئية16. وقد أظهرت دراسات سابقة أن مؤشر السمنة الحشوية وناتج تراكم الدهون يرتبطان بزيادة خطر الإصابة بانقطاع التنفس الانسدادي النومي (OSA) وقد يعملان كعلامات تنبؤية محتملة17. وبوجه خاص، ارتبطت السمنة من النوع الأندرويدي (الذكوري)، والتي تتميز بتراكم أكبر للدهون الحشوية، بارتفاع ضغط الدم بشكل أقوى من السمنة من النوع الجينويدي (الأنثوي)16. لذا، فإن عدم وجود ارتباط معنوي في دراستنا قد يعكس جزئياً حقيقة أننا قمنا بقياس سمك الدهون تحت الجلد عند مستوى السرة فقط ولم نقيم السمنة الحشوية. وفي الأفراد الذين يعانون من السمنة، تعد زيادة USFT نتيجة متوقعة3. كما يعد النعاس النهاري ونوبات انقطاع التنفس المشهودة من الأعراض الشائعة لدى المرضى الذين يعانون من OSA18,19. وبناءً على ذلك، افترضنا في البداية أن USFT سيكون مرتبطاً بهذه المظاهر السريرية. ومع ذلك، كشف تحليلنا عن عدم وجود ارتباط معنوي بين USFT والنعاس النهاري. ويمكن تفسير هذه النتيجة بالطبيعة متعددة العوامل لأعراض OSA، والتي لا تتأثر فقط بالدهون تحت الجلد في منطقة البطن، بل تتأثر أيضاً بتراكم الدهون الحشوية، وتشريح الممرات الهوائية العلوية، والعوامل العضلية العصبية، والاستعداد الوراثي. بالإضافة إلى ذلك، تعتمد المعايير الذاتية مثل النعاس النهاري على التقارير الذاتية للمرضى، مما قد يؤدي إلى تباين في القياسات. كما قد يكون لصغر حجم العينة نسبياً في دراستنا والتركيز الحصري على قياسات الدهون تحت الجلد في منطقة السرة دور في غياب الارتباط المعنوي. وقد أفادت الدراسات السابقة أن الأنسجة الدهنية الحشوية ترتبط بقوة أكبر بـ OSA، بينما تلعب الدهون تحت الجلد دوراً محدوداً في عكس هذه الأعراض السريرية.
تشمل محددات هذه الدراسة صغر حجم العينة نسبيًا وكونها قد أجريت في مركز واحد. بالإضافة إلى ذلك، لم يتم إجراء تخطيط النوم (PSG)، المستخدم حاليًا كمعيار ذهبي لتشخيص انقطاع التنفس الانسدادي أثناء النوم (OSA)، في هذه الدراسة، وقد تكون النوعية المحدودة لمقياس STOP-BANG كأداة مسح قد ساهمت في العلاقة الضعيفة الظاهرة بين سماكة الدهون تحت الجلد في البطن (USFT) وانقطاع التنفس الانسدادي أثناء النوم. علاوة على ذلك، اقتصرت قياسات التصوير المقطعي المحوسب (CT) على أنسجة الدهون تحت الجلد عند مستوى السرة، ولم يتم تقييم الأنسجة الدهنية الحشوية أو توزيع الدهون في مناطق الجسم الأخرى. وعلى الرغم من عدم وجود ارتباط بين USFT وSTOP-BANG، إلا أن تقييم السمنة القائم على التصوير المقطعي المحوسب الانتهازي قد يظل ذا إمكانات في أبحاث الفحص في الفترة المحيطة بالجراحة. ويمكن استكشاف القياسات المشتقة من التصوير المقطعي المحوسب، وخاصة السمنة الحشوية، كعلامات تكميلية إلى جانب عوامل الخطر السريرية الراسخة. وهناك حاجة إلى مزيد من الدراسات لتحديد ما إذا كانت هذه القياسات مرتبطة بشكل مستقل بخطر الإصابة بـ OSA إلى جانب التقييمات السريرية التقليدية. وفي الختام، لم يكن قياس USFT عبر التصوير المقطعي المحوسب مرتبطًا بشكل معنوي بدرجة STOP-BANG أو فئات خطر OSA القائمة على STOP-BANG، واستمر هذا الافتقار إلى الارتباط بعد التعديل وفقًا للعمر. وعلى الرغم من أن USFT كان مرتبطًا بشكل معنوي بالبارامترات المتعلقة بالسمنة، بما في ذلك مؤشر كتلة الجسم (BMI) ومحيط الرقبة، وبالشخير، فإن هذه النتائج لا تثبت وجود علاقة مباشرة بين الدهون تحت الجلد في البطن وOSA المشخص موضوعيًا. لذلك، لا يبدو أن USFT وحده يعكس خطر OSA القائم على STOP-BANG بشكل كافٍ. وتستوجب الدراسات المستقبلية استخدام أحجام عينات أكبر، والتقييم الموضوعي لـ OSA باستخدام PSG، والتقييم الشامل لتوزيع الأنسجة الدهنية الحشوية وتحت الجلد لتوضيح الدور المحتمل لقياسات السمنة المشتقة من التصوير المقطعي المحوسب في تصنيف مخاطر OSA.
الإفصاحات
تضارب المصالح:
يقر المؤلفون بعدم وجود أي تضارب في المصالح.
شكر وتقدير
يقر المؤلفون باستخدام ChatGPT (GPT-5) من OpenAI للمساعدة في تحرير اللغة الإنجليزية وتصحيح القواعد النحوية أثناء إعداد المخطوطة. وقد تمت مراجعة جميع محتويات المخطوطة والتفسيرات العلمية والموافقة عليها من قبل المؤلفين. لم يتم تلقي أي تمويل لهذا البحث.
المواد
| الاسم | الشركة | رقم فهرسي | التعليقات |
|---|---|---|---|
| جهاز تصوير مقطعي محوسب متعدد الكواشف بـ 128 شريحة | GE Healthcare | Revolution EVO EX/EL | معرف مورد البحث (RRID) غير متوفر |
| شريط قياس مرن | لوفكين | ٥٠ بوصة × ٣/٨ بوصة | معرف مورد الأبحاث (RRID) غير متاح |
| matplotlib | مؤسسة برمجيات بايثون (Python Software Foundation) | الإصدار 3.7.1 | SCR_008624 |
| بانداز (pandas) | مؤسسة برمجيات بايثون (Python Software Foundation) | الإصدار 1.5.3 | SCR_018214 |
| عارض ProHIMS PACS | ProHIMS | الإصدار 2024.5.0 | معرّف الموارد البحثية (RRID) غير متوفر |
| بايثون | مؤسسة برمجيات بايثون (Python Software Foundation) | الإصدار 3.10.12 | SCR_008394 |
| scipy | مؤسسة برمجيات بايثون (Python Software Foundation) | الإصدار 1.10.1 | SCR_008058 |
| seaborn | مؤسسة برمجيات بايثون (Python Software Foundation) | الإصدار 0.12.2 | SCR_018132 |
| statsmodels | مؤسسة برمجيات بايثون (Python Software Foundation) | الإصدار 0.14.0 | SCR_016074 |
| استبيان STOP-BANG | جامعة تورنتو (Chung F. وآخرون) | غير متاح | معرف مورد البحث (RRID) غير متوفر |
| مجموعة بيانات الدراسة وكود التحليل | زينودو (Zenodo) | معرف الكائن الرقمي: 10.5281/zenodo.21969483 | معرف الموارد البحثية (RRID) غير متوفر |
المراجع
- Slowik JM, Sankari A, Collen JF. Obstructive sleep apnea. In: StatPearls [Internet]. StatPearls Publishing; Treasure Island (FL); 2025. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK459252/.
- Ojeda D, et al. STOP-BANG questionnaire as predictor of a difficult airway management during anesthesia. Rev Med Chil. 2022;150:450-457. doi:10.4067/S0034-98872022000400450.
- Bonsignore MR. Obesity and obstructive sleep apnea. Handb Exp Pharmacol. 2022;274:181-201. doi:10.1007/164_2021_558.
- Ryan S, et al. Adipose tissue as a key player in obstructive sleep apnoea. Eur Respir Rev. 2019;28:190006. doi:10.1183/16000617.0006-2019.
- Chen L, et al. Validation of the STOP-Bang questionnaire for screening of obstructive sleep apnea in the general population and commercial drivers: a systematic review and meta-analysis. Sleep Breath. 2021;25:1741-1751. doi:10.1007/s11325-021-02299-y.
- Chung F, et al. STOP questionnaire: a tool to screen patients for obstructive sleep apnea. Anesthesiology. 2008;108:812-821. doi:10.1097/ALN.0b013e31816d83e4.
- Neves Junior JAS, et al. Cutoff points in STOP-Bang questionnaire for obstructive sleep apnea. Arq Neuropsiquiatr. 2020;78:561-569. doi:10.1590/0004-282X20200086.
- Molnár V, et al. The predictive role of subcutaneous adipose tissue in the pathogenesis of obstructive sleep apnoea. Life (Basel). 2022;12:1504. doi:10.3390/life12101504.
- Pickhardt PJ, Summers RM, Garrett JW. Automated CT-based body composition analysis: a golden opportunity. Korean J Radiol. 2021;22:1934-1937. doi:10.3348/kjr.2021.0775.
- Nagappa M, et al. Validation of the STOP-Bang questionnaire as a screening tool for obstructive sleep apnea among different populations: a systematic review and meta-analysis. PLoS One. 2015;10:e0143697.
- Franco I, Reis R, Ferreira D, et al. The impact of neck and abdominal fat accumulation on the pathogenesis of obstructive sleep apnea. Rev Port Pneumol (2006). 2016;22:240-242.
- Ugur KS, et al. Subcutaneous fat tissue thickness of the anterior neck and umbilicus in patients with obstructive sleep apnea. Otolaryngol Head Neck Surg. 2011;145:505-510.
- Kollár B, et al. Anthropometric parameters and sleep apnea: correlations, and treatment implications in a sleep laboratory-based study. Bratisl Med J. 2025;126:1066-1077. doi:10.1007/s44411-025-00148-y.
- Ibrahim MIS, Mohamad H, Mohamad A, Mohamad I. Association between neck circumference and the severity of obstructive sleep apnea. Pol Ann Med. 2020;27(1):1-6. doi:10.29089/2020.20.00097.
- Gao F, et al. Upper airway morphological changes in obstructive sleep apnoea: effect of age on pharyngeal anatomy. J Laryngol Otol. 2020;134:354-361.
- Wolk R, Shamsuzzaman AS, Somers VK. Obesity, sleep apnea, and hypertension. Hypertension. 2003;42:1067-1074.
- Zhou T, et al. Association between obstructive sleep apnea and visceral adiposity index and lipid accumulation product: NHANES 2015-2018. Lipids Health Dis. 2024;23:100. doi:10.1186/s12944-024-02081-5.
- Howarth T, et al. Excessive daytime sleepiness is associated with relative delta frequency power among patients with mild OSA. Front Neurol. 2024;15:1367860. doi:10.3389/fneur.2024.1367860.
- Tang Y, et al. Prevalence of excessive daytime sleepiness (EDS) and its association with quality of life in patients with obstructive sleep apnea (OSA): data from a sleep-center in Shenzhen, a single-center cross-sectional study. J Thorac Dis. 2024;16:8216.